Bevestigende factoranalyse (CFA) is een statistische techniek gebruikt om de factorstructuur van een reeks waargenomen variabelen te verifiëren. Met CFA kan de onderzoeker de hypothese testen dat er een verband bestaat tussen waargenomen variabelen en hun onderliggende latente constructies.
Wat is het basisdoel van het gebruik van bevestigende factoranalyse?
Het wordt gebruikt om te testen of metingen van een construct consistent zijn met het begrip van een onderzoeker van de aard van dat construct (of die factor). Als zodanig is het doel van bevestigende factoranalyse om te testen of de gegevens passen in een verondersteld meetmodel.
Wat is het doel van factoranalyse?
Factoranalyse is een krachtige techniek voor gegevensreductie waarmee onderzoekers concepten kunnen onderzoeken die niet gemakkelijk direct kunnen worden gemeten. Door een groot aantal variabelen samen te vatten in een handvol begrijpelijke onderliggende factoren, resulteert factoranalyse in gemakkelijk te begrijpen, bruikbare gegevens.
Wat zijn de voordelen van factoranalyse?
De voordelen van factoranalyse zijn als volgt: Identificatie van groepen onderling gerelateerde variabelen, om te zien hoe ze aan elkaar gerelateerd zijn. Factoranalyse kan worden gebruikt om de verborgen dimensies of constructies te identificeren die al dan niet duidelijk zijn uit directe analyse.
Moet ik verkennende of bevestigende factoranalyse gebruiken?
Cut-offs van factorladingen kunnenveel lager zijn voor verkennende factoranalyses. Wanneer u schalen ontwikkelt, kunt u een verkennende factoranalyse gebruiken om een nieuwe schaal te testen en vervolgens naar de bevestigende factoranalyse gaan om de factorstructuur in een nieuwe steekproef te valideren.